在复杂业务系统中，我们经常会遇到一种情况：
逻辑本身没有问题，代码也“看起来没毛病”，但一旦换个场景、换个渠道、换种业务模式，结果就开始变得不对劲。
很多时候，问题并不出在算法，也不出在实现细节，而是系统不知道自己正处在什么语境下。
这正是上下文工程要解决的问题。
什么是上下文工程
上下文工程并不是一个新技术，也不是某种框架，而是一种工程意识：
把原本隐含在经验、约定或代码分支里的前提条件，系统性地表达、传递和管理起来。
简单说，就是不再依赖“大家都懂”，而是让系统真的“知道自己在干什么”。
当上下文缺失时，系统只能在一个模糊前提下做“正确计算”，而这往往是业务事故的来源。
上下文为什么会失控
在很多系统里，上下文往往以一种非正式的方式存在：
某个字段在不同场景下含义不同
同一套逻辑，通过 if/else 适配各种业务
关键假设写在注释里，甚至只存在于口头说明中
随着业务增长，这些隐含假设不断叠加，最终演变为“只有老同学敢改”的系统。
这类问题的本质，不是代码复杂，而是上下文没有被当成一等公民来对待。
上下文工程在做什么
真正的上下文工程，关注的不是“多传几个参数”，而是三件事：
第一，哪些信息是决策不可或缺的前提
第二，这些信息应该如何被结构化表达
第三，上下文变化时，系统是否还能稳定演进
一个典型的实践方式，是把上下文从业务逻辑中剥离出来，形成清晰的上下文对象或模型，让逻辑只关心“在什么前提下该怎么做”。
这样做的直接好处是：
逻辑变简单了，行为也更可解释了。
一个常见的工程收益
在引入上下文工程后，很多系统会出现一个明显变化：
原本横向扩散的 if/else 开始收敛，规则和策略更容易复用，新增场景不再是“复制一份再改”。
更重要的是，当出现问题时，排查思路从“是哪段代码算错了”，变成“是不是上下文给错了”。
这对稳定性和可维护性，是质的提升。
上下文工程与 AI 的关系
随着 AI 被引入到业务系统中，上下文的重要性被进一步放大。
AI 并不缺计算能力，它缺的是准确、完整且一致的上下文。
没有上下文工程，AI 只能基于不完整前提给出看似合理的结果；
有了上下文工程，AI 才可能成为一个可靠的决策参与者，而不是“高级随机数生成器”。
写在最后
上下文工程听起来很“软”，但它直接决定了系统的上限。
它不是为了应对某一次需求，而是为了让系统在复杂环境下，依然能保持清晰、稳定和可演进。
在很多成熟系统中，你能明显感受到一种特征：
不是逻辑多，而是上下文清楚。
这背后，往往就是上下文工程在发挥作用。